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本文系《可信实验白皮书》系列的第七篇文章。上一篇我们重点介绍了观察性研究，内容主要包括合成控制法、匹配方法、CausalImpact等几个方面。针对单次实验功效不足、假阳性、策略调优等实验中面临的问题，本篇我们来介绍几个高阶实验工具，重点解读了统合分析、多重比较，同时还有一些拓展与展望。
开源 | MeiGen-MultiTalk：基于单张照片实现多人互动演绎
近日，美团推出了音频驱动的多人对话视频生成框架MultiTalk，并在GitHub上开源，首创L-RoPE绑定技术，通过标签旋转位置编码精准解决多音频流与人物错位难题。该框架创新性地采用局部参数训练+多任务学习策略，在保留复杂动作指令跟随能力的同时，实现自适应动态人物定位。只需输入多人音频流、参考图像和文本提示，即可生成口型精准同步、肢体自然的交互视频，可支持影视制作、直播电商等场景的工具升级。
JDK高版本特性总结与ZGC实践
美团信息安全技术团队核心服务升级JDK17后，性能与稳定性大幅提升，机器成本降低了10%。高版本JDK与ZGC技术令人惊艳，且JavaAISDK最低支持JDK17。本文总结了JDK17的主要特性，然后重点分享了JDK17+ZGC在安全领域的一些实践，希望能对大家有所帮助或启发。
可信实验白皮书系列06：观察性研究
本文系《可信实验白皮书》系列的第六篇文章，上一篇我们介绍了准实验，然后重点介绍了双重差分法，包括概述、评估原理及美团的一些实践案例。本篇重点介绍了观察性研究，内容主要包括合成控制法、匹配方法、CausalImpact等几个方面。
可信实验白皮书系列05：准实验
本文系《可信实验白皮书》系列的第五篇文章，上一篇我们围绕随机轮转实验展开，内容主要包括抛硬币随机轮转、完全随机轮转、配对随机轮转等几个实验方法的介绍。本篇我们会介绍准实验，然后会重点介绍双重差分法，包括概述、评估原理及美团的一些实践案例。
可信实验白皮书系列04：随机轮转实验
本文系《可信实验白皮书》系列的第四篇文章，在上一篇我们将重点介绍随机对照实验相关的一些基础知识，以及提高实验功效的一些常见方法。本篇我们将围绕随机轮转实验展开，内容主要包括抛硬币随机轮转、完全随机轮转、配对随机轮转等几个实验的介绍。
可信实验白皮书系列03：随机对照实验
本文系《可信实验白皮书》系列的第三篇文章，第一篇文章我们介绍了为什么要写AB实验白皮书，第二篇文章讲解了AB实验的理论原理及其背后的统计学基础。本篇我们将重点介绍随机对照实验相关的一些基础知识，以及提高实验功效的一些常见方法。
可信实验白皮书系列02：AB实验基础
在上一篇文章中，我们详细阐述了AB实验的概念与其价值，并结合美团的实际情况，探讨了AB实验中常见的挑战及建设经验。本篇作为可信实验白皮书系列的第二章，将重点讲解AB实验的理论原理及其背后的统计学基础。
可信实验白皮书系列01：从0到1的方法论与实践指南
本白皮书以AB实验为中心，涵盖AB实验概述与价值、实验方法基础原理与案例剖析以及配套SDK代码分析等，内容丰富且易于理解和应用。适合从事AB实验研究的数据科学家、系统开发人员，以及需要实验驱动策略决策的业务和产研团队，同时也适合对数据驱动增长和数据科学等领域感兴趣的读者。
MTGR：美团外卖生成式推荐Scaling Law落地实践
美团外卖推荐算法团队基于HSTU提出了MTGR框架以探索推荐系统中ScalingLaw。MTGR对齐传统模型特征体系，并对多条序列利用Transformer架构进行统一建模。通过极致的性能优化，样本前向推理FLOPs提升65倍，推理成本降低12%，训练成本持平。MTGR离在线均取得近2年迭代最大收益，且于2025年4月底在外卖推荐场景全量。本文系相关工作的实践与经验总结，希望能给从事相关方向研究的同学带来一些帮助。
